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MLOps平台构建与自动化运维

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 核心概念 · 整体框架
课程导入学习目标
02
MLOps基础
机器学习生命周期 · DevOps与MLOps的区别 · MLOps成熟度模型
MLOps机器学习生命周期
03
环境准备
Python环境 · Docker · Kubernetes
环境准备Python
04
版本控制
代码版本控制（Git） · 数据版本控制（DVC） · 模型版本控制
版本控制Git
05
数据管理
数据采集 · 数据清洗 · 数据标注
数据管理数据采集
06
模型训练
训练环境搭建 · 超参数调优 · 分布式训练
模型训练训练环境搭建
07
模型评估
评估指标 · 交叉验证 · A/B测试设计
模型评估评估指标
08
模型注册
模型仓库 · 模型元数据管理 · 模型版本管理
模型注册模型仓库
09
模型部署
在线部署 · 批量推理 · 边缘部署
模型部署线部署
10
模型服务化
REST API · gRPC · 模型服务框架（如TensorFlow…
模型服务化REST
11
CI/CD流水线
持续集成 · 持续交付 · 持续训练
CI/CD流水线
12
自动化测试
数据验证 · 模型测试 · 集成测试
自动化测试数据验证
13
监控与日志
系统监控 · 模型性能监控 · 数据漂移检测
监控日志
14
模型解释性
特征重要性 · SHAP · LIME
模型解释性特征重要性
15
模型公平性与伦理
偏见检测 · 公平性指标 · 合规性
模型公平性伦理
16
安全与隐私
数据加密 · 模型安全 · 对抗攻击防御
安全隐私
17
多环境管理
开发 · 测试 · 生产环境配置管理
多环境管理开发
18
基础设施即代码
Terraform · Ansible · Kubernetes编排
基础设施即代码Terraform
19
工作流编排
Airflow · Kubeflow · MLflow
工作流编排Airflow
20
自动化运维
自动扩缩容 · 故障恢复 · 自愈系统
自动化运维自动扩缩容
21
案例实战
构建一个完整的MLOps流水线（从数…
案例实战MLOps
22
案例实战
使用Kubeflow实现机器学习工作…
案例实战Kubeflow
23
案例实战
基于MLflow的模型生命周期管理
案例实战MLflow
24
案例实战
自动化模型监控与告警系统
案例实战自动化模型监控
25
常见问题
数据漂移处理 · 模型再训练策略 · 资源管理
常见问题数据漂移处理
26
常见问题
多团队协作 · 代码冲突 · 环境一致性
常见问题多团队协作
27
常见问题
模型部署的延迟与吞吐优化
常见问题模型部署的延迟
28
综合提升
MLOps最佳实践 · 团队协作模式 · 组织架构
综合提升MLOps
29
综合提升
MLOps工具链选型与集成
综合提升MLOps
30
课程总结
回顾核心内容 · 未来趋势 · 学习路径建议
课程总结回顾核心内容